Python-100-Days

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Python-100-Days

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Python - 100天从新手到大师

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## Python - 100天从新手到大师

> **作者**：骆昊
>
> **说明1**：最近有一个非常火的岗位叫做 **FDE**（前沿部署工程师），国内首套 FDE 实战课已经为大家准备好了，请点击[传送门](./res/FDE.png)。
>
> **说明2**：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（[**Python-Jack**](https://www.zhihu.com/people/jackfrued)），上面的[“**从零开始学Python**”](<https://zhuanlan.zhihu.com/c_1216656665569013760>)专栏比较适合初学者，其他的专栏如“[**数据思维和统计思维**](https://www.zhihu.com/column/c_1620074540456964096)”、“[**基于Python的数据分析**](https://www.zhihu.com/column/c_1217746527315496960)”、“[**说走就走的AI之旅**](https://www.zhihu.com/column/c_1628900668109946880)”、“[**AI智能体开发**](https://www.zhihu.com/column/c_1890727809699276443)”等也在持续创作和更新中，欢迎大家关注、点赞和评论。如果有一起打卡学习或付费咨询的需求，可以加入付费交流群，新用户可以通过下方二维码付费之后添加我的私人微信（微信号：**jackfrued**），然后邀请大家进入付费学习打卡群，添加微信时请备注好自己的称呼和需求，我会为大家提供力所能及的帮助。
>
> <img src="res/pay_qr_code.png" style="zoom:32%;">
>
> **说明3**：本项目对应的部分视频已经同步到 [Bilibili](https://space.bilibili.com/1177252794)，有兴趣的小伙伴可以点赞、投币、关注，一键三连支持一下！

### Python应用领域和职业发展分析

简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。

- 学习曲线低，非专业人士也能上手
 - 开源系统，拥有强大的生态圈
 - 解释型语言，完美的平台可移植性
 - 动态类型语言，支持面向对象和函数式编程
 - 代码规范程度高，可读性强

Python在以下领域都有用武之地。

- 后端开发 - Python / Java / Go / PHP
 - DevOps - Python / Shell / Ruby
 - 数据采集 - Python / C++ / Java
 - 量化交易 - Python / C++ / R
 - 数据科学 - Python / R / Julia / Matlab
 - 机器学习 - Python / R / C++ / Julia
 - 自动化测试 - Python / Shell

作为一名Python开发者，根据个人的喜好和职业规划，可以选择的就业领域也非常多。

- Python后端开发工程师（服务器、云平台、数据接口）
- Python运维工程师（自动化运维、SRE、DevOps）
- Python数据分析师（数据分析、商业智能、数字化运营）
- Python数据科学家（机器学习、深度学习、算法专家）
- Python爬虫工程师（不推荐此赛道！！！）
- Python测试工程师（自动化测试、测试开发）

> **说明**：目前，**数据科学赛道是非常热门的方向**，因为不管是互联网行业还是传统行业都已经积累了大量的数据，各行各业都需要数据科学家从已有的数据中发现更多的商业价值，从而为企业的决策提供数据的支撑，这就是所谓的数据驱动决策。

给初学者的几个建议：

- **Make English as your working language.** （让英语成为你的工作语言）
- **Practice makes perfect.** （熟能生巧）
- **All experience comes from the mistakes you've made.** （所有的经验都源于犯过的错误）
- **Don't be a freeloader.** （学会分享，不要只当伸手党）
- **Embrace AI to boost your productivity.**（拥抱AI，提升效率）

### Day01~20 - Python语言基础

#### Day01 - [初识Python](./Day01-20/01.初识Python.md)

1. Python简介
    - Python编年史
    - Python优缺点
    - Python应用领域
2. 安装Python环境
    - Windows环境
    - macOS环境

#### Day02 - [第一个Python程序](./Day01-20/02.第一个Python程序.md)

1. 编写代码的工具
2. 你好世界
3. 注释你的代码

#### Day03 - [Python语言中的变量](./Day01-20/03.Python语言中的变量.md)

1. 一些常识
2. 变量和类型
3. 变量命名
4. 变量的使用

#### Day04 - [Python语言中的运算符](./Day01-20/04.Python语言中的运算符.md)

1. 算术运算符
2. 赋值运算符
3. 比较运算符和逻辑运算符
4. 运算符和表达式应用
    - 华氏和摄氏温度转换
    - 计算圆的周长和面积
    - 判断闰年

#### Day05 - [分支结构](./Day01-20/05.分支结构.md)

1. 使用if和else构造分支结构
2. 使用match和case构造分支结构
3. 分支结构的应用
    - 分段函数求值
    - 百分制成绩转换成等级
    - 计算三角形的周长和面积

#### Day06 - [循环结构](./Day01-20/06.循环结构.md)

1. for-in循环
2. while循环
3. break和continue
4. 嵌套的循环结构
5. 循环结构的应用
    - 判断素数
    - 最大公约数
    - 猜数字游戏

#### Day07 - [分支和循环结构实战](./Day01-20/07.分支和循环结构实战.md)

1. 例子1：100以内的素数
2. 例子2：斐波那契数列
3. 例子3：寻找水仙花数
4. 例子4：百钱百鸡问题
5. 例子5：CRAPS赌博游戏

#### Day08 - [常用数据结构之列表-1](./Day01-20/08.常用数据结构之列表-1.md)

1. 创建列表
2. 列表的运算
3. 元素的遍历

#### Day09 - [常用数据结构之列表-2](./Day01-20/09.常用数据结构之列表-2.md)

1. 列表的方法
    - 添加和删除元素
    - 元素位置和频次
    - 元素排序和反转
2. 列表生成式
3. 嵌套列表
4. 列表的应用

#### Day10 - [常用数据结构之元组](./Day01-20/10.常用数据结构之元组.md)

1. 元组的定义和运算
2. 打包和解包操作
3. 交换变量的值
4. 元组和列表的比较

#### Day11 - [常用数据结构之字符串](./Day01-20/11.常用数据结构之字符串.md)

1. 字符串的定义
    - 转义字符
    - 原始字符串
    - 字符的特殊表示
2. 字符串的运算
    - 拼接和重复
    - 比较运算
    - 成员运算
    - 获取字符串长度
    - 索引和切片
3. 字符的遍历
4. 字符串的方法
    - 大小写相关操作
    - 查找操作
    - 性质判断
    - 格式化
    - 修剪操作
    - 替换操作
    - 拆分与合并
    - 编码与解码
    - 其他方法

#### Day12 - [常用数据结构之集合](./Day01-20/12.常用数据结构之集合.md)

1. 创建集合
2. 元素的变量
3. 集合的运算
    - 成员运算
    - 二元运算
    - 比较运算
4. 集合的方法
5. 不可变集合

#### Day13 - [常用数据结构之字典](./Day01-20/13.常用数据结构之字典.md)

1. 创建和使用字典
2. 字典的运算
3. 字典的方法
4. 字典的应用

#### Day14 - [函数和模块](./Day01-20/14.函数和模块.md)

1. 定义函数
2. 函数的参数
    - 位置参数和关键字参数
    - 参数的默认值
    - 可变参数
3. 用模块管理函数
4. 标准库中的模块和函数

#### Day15 - [函数应用实战](./Day01-20/15.函数应用实战.md)

1. 例子1：随机验证码
2. 例子2：判断素数
3. 例子3：最大公约数和最小公倍数
4. 例子4：数据统计
5. 例子5：双色球随机选号

#### Day16 - [函数使用进阶](./Day01-20/16.函数使用进阶.md)

1. 高阶函数
2. Lambda函数
3. 偏函数

#### Day17 - [函数高级应用](./Day01-20/17.函数高级应用.md)

1. 装饰器
2. 递归调用

#### Day18 - [面向对象编程入门](./Day01-20/18.面向对象编程入门.md)

1. 类和对象
2. 定义类
3. 创建和使用对象
4. 初始化方法
5. 面向对象的支柱
6. 面向对象案例
    - 例子1：数字时钟
    - 例子2：平面上的点

#### Day19 - [面向对象编程进阶](./Day01-20/19.面向对象编程进阶.md)

1. 可见性和属性装饰器
2. 动态属性
3. 静态方法和类方法
4. 继承和多态

#### Day20 - [面向对象编程应用](./Day01-20/20.面向对象编程应用.md)

1. 扑克游戏
2. 工资结算系统

### Day21~30 - Python语言应用

#### Day21 - [文件读写和异常处理](./Day21-30/21.文件读写和异常处理.md)

1. 打开和关闭文件
2. 读写文本文件
3. 异常处理机制
4. 上下文管理器语法
5. 读写二进制文件

#### Day22 - [对象的序列化和反序列化](./Day21-30/22.对象的序列化和反序列化.md)

1. JSON概述
2. 读写JSON格式的数据
3. 包管理工具pip
4. 使用网络API获取数据

#### Day23 - [Python读写CSV文件](23.Python读写CSV文件.md)

1. CSV文件介绍
2. 将数据写入CSV文件
3. 从CSV文件读取数据

#### Day24 - [Python读写Excel文件-1](./Day21-30/24.用Python读写Excel文件-1.md)

1. Excel简介
2. 读Excel文件
3. 写Excel文件
4. 调整样式
5. 公式计算

#### Day25 - [Python读写Excel文件-2](./Day21-30/25.Python读写Excel文件-2.md)

1. Excel简介
2. 读Excel文件
3. 写Excel文件
4. 调整样式
5. 生成统计图表

#### Day26 - [Python操作Word和PowerPoint文件](./Day21-30/26.Python操作Word和PowerPoint文件.md)

1. 操作Word文档
2. 生成PowerPoint

#### Day27 - [Python操作PDF文件](./Day21-30/27.Python操作PDF文件.md)

1. 从PDF中提取文本
2. 旋转和叠加页面
3. 加密PDF文件
4. 批量添加水印
5. 创建PDF文件

#### Day28 - [Python处理图像](./Day21-30/28.Python处理图像.md)

1. 入门知识
2. 用Pillow处理图像
3. 使用Pillow绘图

#### Day29 - [Python发送邮件和短信](./Day21-30/29.Python发送邮件和短信.md)

1. 发送电子邮件
2. 发送短信

#### Day30 - [正则表达式的应用](./Day21-30/30.正则表达式的应用.md)

1. 正则表达式相关知识
2. Python对正则表达式的支持
    - 例子1：输入验证
    - 例子2：内容提取
    - 例子3：内容替换
    - 例子4：长句拆分

### Day31~35 - 其他相关内容

#### [Python语言进阶](./Day31-35/31.Python语言进阶.md)

1. 重要知识点
2. 数据结构和算法
3. 函数的使用方式
4. 面向对象相关知识
5. 迭代器和生成器
6. 并发编程

#### [Web前端入门](./Day31-35/32-33.Web前端入门.md)

1. 用HTML标签承载页面内容
2. 用CSS渲染页面
3. 用JavaScript处理交互式行为
5. Vue.js入门
6. Element的使用
7. Bootstrap的使用

#### [玩转Linux操作系统](./Day31-35/34-35.玩转Linux操作系统.md)

1. 操作系统发展史和Linux概述
2. Linux基础命令
3. Linux中的实用程序
4. Linux的文件系统
5. Vim编辑器的应用
6. 环境变量和Shell编程
7. 软件的安装和服务的配置
8. 网络访问和管理
9. 其他相关内容

### Day36~45 - 数据库基础和进阶

#### Day36 - [关系型数据库和MySQL概述](./Day36-45/36.关系型数据库和MySQL概述.md)

1. 关系型数据库概述
2. MySQL简介
3. 安装MySQL
4. MySQL基本命令

#### Day37 - [SQL详解之DDL](./Day36-45/37.SQL详解之DDL.md)

1. 建库建表
2. 删除表和修改表

#### Day38 - [SQL详解之DML](./Day36-45/38.SQL详解之DML.md)

1. insert操作
2. delete操作
3. update操作

#### Day39 - [SQL详解之DQL](./Day36-45/39.SQL详解之DQL.md)

1. 投影和别名
2. 筛选数据
3. 空值处理
4. 去重
5. 排序
6. 聚合函数
7. 嵌套查询
8. 分组操作
9. 表连接
    - 笛卡尔积
    - 内连接
    - 自然连接
    - 外连接
10. 窗口函数
    - 定义窗口
    - 排名函数
    - 取数函数

#### Day40 - [SQL详解之DCL](./Day36-45/40.SQL详解之DCL.md)

1. 创建用户
2. 授予权限
3. 召回权限

#### Day41 - [MySQL新特性](./Day36-45/41.MySQL新特性.md)

- JSON类型
- 窗口函数
- 公共表表达式

#### Day42 - [视图、函数和过程](./Day36-45/42.视图、函数和过程.md)

1. 视图
    - 使用场景
    - 创建视图
    - 使用限制
2. 函数
    - 内置函数
    - 用户自定义函数（UDF）
3. 过程
    - 创建过程
    - 调用过程

#### Day43 - [索引](./Day36-45/43.索引.md)

1. 执行计划
2. 索引的原理
3. 创建索引
    - 普通索引
    - 唯一索引
    - 前缀索引
    - 复合索引
4. 注意事项

#### Day44 - [Python接入MySQL数据库](./Day36-45/44.Python接入MySQL数据库.md)

1. 安装三方库
2. 创建连接
3. 获取游标
4. 执行SQL语句
5. 通过游标抓取数据
6. 事务提交和回滚
7. 释放连接
8. 编写ETL脚本

#### Day45 - [Hive实战](./Day36-45/45.Hive实战.md)

1. Hive概述
2. 环境搭建
3. 常用命令
4. 基本语法
5. 建表操作
6. 写入数据
7. 常用函数
8. 分组聚合
9. 抽样操作
10. 排序操作
11. 横向展开
12. 性能优化

### Day46~60 - 实战Django

#### Day46 - [Django快速上手](./Day46-60/46.Django快速上手.md)

1. Web应用工作机制
2. HTTP请求和响应
3. Django框架概述
4. 5分钟快速上手

#### Day47 - [深入模型](./Day46-60/47.深入模型.md)

1. 关系型数据库配置
2. 使用ORM完成对模型的CRUD操作
3. 管理后台的使用
4. Django模型最佳实践
5. 模型定义参考

#### Day48 - [静态资源和Ajax请求](./Day46-60/48.静态资源和Ajax请求.md)

1. 加载静态资源
2. Ajax概述
3. 用Ajax实现投票功能

#### Day49 - [Cookie和Session](./Day46-60/49.Cookie和Session.md)

1. 实现用户跟踪
2. cookie和session的关系
3. Django框架对session的支持
4. 视图函数中的cookie读写操作

#### Day50 - [报表和日志](./Day46-60/50.制作报表.md)

1. 通过`HttpResponse`修改响应头
2. 使用`StreamingHttpResponse`处理大文件
3. 使用`xlwt`生成Excel报表
4. 使用`reportlab`生成PDF报表
5. 使用ECharts生成前端图表

#### Day51 - [日志和调试工具栏](./Day46-60/51.日志和调试工具栏.md)

1. 配置日志
2. 配置Django-Debug-Toolbar
3. 优化ORM代码

#### Day52 - [中间件的应用](./Day46-60/52.中间件的应用.md)

1. 什么是中间件
2. Django框架内置的中间件
3. 自定义中间件及其应用场景

#### Day53 - [前后端分离开发入门](./Day46-60/53.前后端分离开发入门.md)

1. 返回JSON格式的数据
2. 用Vue.js渲染页面

#### Day54 - [RESTful架构和DRF入门](./Day46-60/54.RESTful架构和DRF入门.md)

1. REST概述
2. DRF库使用入门
3. 前后端分离开发
4. JWT的应用

#### Day55 - [RESTful架构和DRF进阶](./Day46-60/55.RESTful架构和DRF进阶.md)

1. 使用CBV
2. 数据分页
3. 数据筛选

#### Day56 - [使用缓存](./Day46-60/56.使用缓存.md)

1. 网站优化第一定律
2. 在Django项目中使用Redis提供缓存服务
3. 在视图函数中读写缓存
4. 使用装饰器实现页面缓存
5. 为数据接口提供缓存服务

#### Day57 - [接入三方平台](./Day46-60/57.接入三方平台.md)

1. 文件上传表单控件和图片文件预览
2. 服务器端如何处理上传的文件

#### Day58 - [异步任务和定时任务](./Day46-60/58.异步任务和定时任务.md)

1. 网站优化第二定律
2. 配置消息队列服务
3. 在项目中使用Celery实现任务异步化
4. 在项目中使用Celery实现定时任务

#### Day59 - [单元测试](./Day46-60/59.单元测试.md)

#### Day60 - [项目上线](./Day46-60/60.项目上线.md)

1. Python中的单元测试
2. Django框架对单元测试的支持
3. 使用版本控制系统
4. 配置和使用uWSGI
5. 动静分离和Nginx配置
6. 配置HTTPS
7. 配置域名解析

### Day61~65 - 网络数据采集

#### Day61 - [网络数据采集概述](./Day61-65/61.网络数据采集概述.md)

1. 网络爬虫的概念及其应用领域
2. 网络爬虫的合法性探讨
3. 开发网络爬虫的相关工具
4. 一个爬虫程序的构成

#### Day62 - 数据抓取和解析

1. [使用`requests`三方库实现数据抓取](./Day61-65/62.用Python获取网络资源-1.md)
2. [页面解析的三种方式](./Day61-65/62.用Python解析HTML页面-2.md)
    - 正则表达式解析
    - XPath解析
    - CSS选择器解析

#### Day63 - Python中的并发编程

1. [多线程](./Day61-65/63.Python中的并发编程-1.md)
2. [多进程](./Day61-65/63.Python中的并发编程-2.md)
3. [异步I/O](./Day61-65/63.Python中的并发编程-3.md)

#### Day64 - [使用Selenium抓取网页动态内容](./Day61-65/64.使用Selenium抓取网页动态内容.md)

1. 安装Selenium
2. 加载页面
3. 查找元素和模拟用户行为
4. 隐式等待和显示等待
5. 执行JavaScript代码
6. Selenium反爬破解
7. 设置无头浏览器

#### Day65 - [爬虫框架Scrapy简介](./Day61-65/65.爬虫框架Scrapy简介.md)

1. Scrapy核心组件
2. Scrapy工作流程
3. 安装Scrapy和创建项目
4. 编写蜘蛛程序
5. 编写中间件和管道程序
6. Scrapy配置文件

### Day66~80 - Python数据分析

#### Day66 - [数据分析概述](./Day66-80/66.数据分析概述.md)

1. 数据分析师的职责
2. 数据分析师的技能栈
3. 数据分析相关库

#### Day67 - [环境准备](./Day66-80/67.环境准备.md)

1. 安装和使用anaconda
    - conda相关命令
2. 安装和使用jupyter-lab
    - 安装和启动
    - 使用小技巧

#### Day68 - [NumPy的应用-1](./Day66-80/68.NumPy的应用-1.md)

1. 创建数组对象
2. 数组对象的属性
3. 数组对象的索引运算
    - 普通索引
    - 花式索引
    - 布尔索引
    - 切片索引
4. 案例：使用数组处理图像

#### Day69 - [NumPy的应用-2](./Day66-80/69.NumPy的应用-2.md)

1. 数组对象的相关方法
    - 获取描述性统计信息
    - 其他相关方法

#### Day70 - [NumPy的应用-3](./Day66-80/70.NumPy的应用-3.md)

1. 数组的运算
    - 数组跟标量的运算
    - 数组跟数组的运算
2. 通用一元函数
3. 通用二元函数
4. 广播机制
5. Numpy常用函数

#### Day71 - [NumPy的应用-4](./Day66-80/71.NumPy的应用-4.md)

1. 向量
2. 行列式
3. 矩阵
4. 多项式

#### Day72 - [深入浅出pandas-1](./Day66-80/72.深入浅出pandas-1.md)

1. 创建Series对象
2. Series对象的运算
3. Series对象的属性和方法

#### Day73 - [深入浅出pandas-2](./Day66-80/73.深入浅出pandas-2.md)

1. 创建DataFrame对象
2. DataFrame对象的属性和方法
3. 读写DataFrame中的数据

#### Day74 - [深入浅出pandas-3](./Day66-80/74.深入浅出pandas-3.md)

1. 数据重塑
    - 数据拼接
    - 数据合并
2. 数据清洗
    - 缺失值
    - 重复值
    - 异常值
    - 预处理

#### Day75 - [深入浅出pandas-4](./Day66-80/75.深入浅出pandas-4.md)

1. 数据透视
    - 获取描述性统计信息
    - 排序和头部值
    - 分组聚合
    - 透视表和交叉表
2. 数据呈现

#### Day76 - [深入浅出pandas-5](./Day66-80/76.深入浅出pandas-5.md)

1. 计算同比环比
2. 窗口计算
3. 相关性判定

#### Day77 - [深入浅出pandas-6](./Day66-80/77.深入浅出pandas-6.md)

1. 索引的使用
    - 范围索引
    - 分类索引
    - 多级索引
    - 间隔索引
    - 日期时间索引

#### Day78 - [数据可视化-1](./Day66-80/78.数据可视化-1.md)

1. 安装和导入matplotlib
2. 创建画布
3. 创建坐标系
4. 绘制图表
    - 折线图
    - 散点图
    - 柱状图
    - 饼状图
    - 直方图
    - 箱线图
5. 显示和保存图表

#### Day79 - [数据可视化-2](./Day66-80/79.数据可视化-2.md)

1. 高阶图表
    - 气泡图
    - 面积图
    - 雷达图
    - 玫瑰图
    - 3D图表

#### Day80 - [数据可视化-3](./Day66-80/80.数据可视化-3.md)

1. Seaborn
2. Pyecharts

### Day81~90 - 机器学习

#### Day81 - [浅谈机器学习](./Day81-90/81.浅谈机器学习.md)

1. 人工智能发展史
2. 什么是机器学习
3. 机器学习应用领域
4. 机器学习的分类
5. 机器学习的步骤
6. 第一次机器学习

#### Day82 - [k最近邻算法](./Day81-90/82.k最近邻算法.md)

1. 距离的度量
2. 数据集介绍
3. kNN分类的实现
4. 模型评估
5. 参数调优
6. kNN回归的实现

#### Day83 - [决策树和随机森林](./Day81-90/83.决策树和随机森林.md)

1. 决策树的构建
    - 特征选择
    - 数据分裂
    - 树的剪枝
2. 实现决策树模型
3. 随机森林概述

#### Day84 - [朴素贝叶斯算法](./Day81-90/84.朴素贝叶斯算法.md)

1. 贝叶斯定理
2. 朴素贝叶斯
3. 算法原理
    - 训练阶段
    - 预测阶段
    - 代码实现
4. 算法优缺点

#### Day85 - [回归模型](./Day81-90/85.回归模型.md)

1. 回归模型的分类
2. 回归系数的计算
3. 新数据集介绍
4. 线性回归代码实现
5. 回归模型的评估
6. 引入正则化项
7. 线性回归另一种实现
8. 多项式回归
9. 逻辑回归

#### Day86 - [K-Means聚类算法](./Day81-90/86.K-Means聚类算法.md)

1. 算法原理
2. 数学描述
3. 代码实现

#### Day87 - [集成学习算法](./Day81-90/87.集成学习算法.md)

1. 算法分类
2. AdaBoost
3. GBDT
4. XGBoost
5. LightGBM

#### Day88 - [神经网络模型](./Day81-90/88.神经网络模型.md)

1. 基本构成
2. 工作原理
3. 代码实现
4. 模型优缺点

#### Day89 - [自然语言处理入门](./Day81-90/89.自然语言处理入门.md)

1. 词袋模型
2. 词向量
3. NPLM和RNN
4. Seq2Seq
5. Transformer

#### Day90 - [机器学习实战](./Day81-90/90.机器学习实战.md)

1. 数据探索
1. 特征工程
1. 模型训练
1. 模型评估
1. 模型部署

### Day91~99 - [团队项目开发](./Day91-100)

#### 第91天：[团队项目开发的问题和解决方案](./Day91-100/91.团队项目开发的问题和解决方案.md)

1. 软件过程模型
   - 经典过程模型（瀑布模型）
     - 可行性分析（研究做还是不做），输出《可行性分析报告》。
     - 需求分析（研究做什么），输出《需求规格说明书》和产品界面原型图。
     - 概要设计和详细设计，输出概念模型图（ER图）、物理模型图、类图、时序图等。
     - 编码 / 测试。
     - 上线 / 维护。

瀑布模型最大的缺点是无法拥抱需求变化，整套流程结束后才能看到产品，团队士气低落。
   - 敏捷开发（Scrum）- 产品所有者、Scrum Master、研发人员 - Sprint
     - 产品的Backlog（用户故事、产品原型）。
     - 计划会议（评估和预算）。
     - 日常开发（站立会议、番茄工作法、结对编程、测试先行、代码重构……）。
     - 修复bug（问题描述、重现步骤、测试人员、被指派人）。
     - 发布版本。
     - 评审会议（Showcase，用户需要参与）。
     - 回顾会议（对当前迭代周期做一个总结）。

> 补充：敏捷软件开发宣言
     >
     > - **个体和互动** 高于 流程和工具
     > - **工作的软件** 高于 详尽的文档
     > - **客户合作** 高于 合同谈判
     > - **响应变化** 高于 遵循计划

![](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/agile-scrum-sprint-cycle.png)

> 角色：产品所有者（决定做什么，能对需求拍板的人）、团队负责人（解决各种问题，专注如何更好的工作，屏蔽外部对开发团队的影响）、开发团队（项目执行人员，具体指开发人员和测试人员）。

> 准备工作：商业案例和资金、合同、憧憬、初始产品需求、初始发布计划、入股、组建团队。

>  敏捷团队通常人数为8-10人。

>  工作量估算：将开发任务量化，包括原型、Logo设计、UI设计、前端开发等，尽量把每个工作分解到最小任务量，最小任务量标准为工作时间不能超过两天，然后估算总体项目时间。把每个任务都贴在看板上面，看板上分三部分：to do（待完成）、in progress（进行中）和done（已完成）。

2. 项目团队组建

- 团队的构成和角色

![company_architecture](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/company_architecture.png)

- 编程规范和代码审查（`flake8`、`pylint`）

![](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/pylint.png)

- Python中的一些“惯例”（请参考[《Python惯例-如何编写Pythonic的代码》](./番外篇/Python编程惯例.md)）

- 影响代码可读性的原因：

- 代码注释太少或者没有注释
     - 代码破坏了语言的最佳实践
     - 反模式编程（意大利面代码、复制-黏贴编程、自负编程、……）
   
3. 团队开发工具介绍
   - 版本控制：Git、Mercury
   - 缺陷管理：[Gitlab](https://about.gitlab.com/)、[Redmine](http://www.redmine.org.cn/)
   - 敏捷闭环工具：[禅道](https://www.zentao.net/)、[JIRA](https://www.atlassian.com/software/jira/features)
   - 持续集成：[Jenkins](https://jenkins.io/)、[Travis-CI](https://travis-ci.org/)

请参考[《团队项目开发的问题和解决方案》](Day91-100/91.团队项目开发的问题和解决方案.md)。

##### 项目选题和理解业务

1. 选题范围设定

- CMS（用户端）：新闻聚合网站、问答/分享社区、影评/书评网站等。
   - MIS（用户端+管理端）：KMS、KPI考核系统、HRS、CRM系统、供应链系统、仓储管理系统等。

- App后台（管理端+数据接口）：二手交易类、报刊杂志类、小众电商类、新闻资讯类、旅游类、社交类、阅读类等。
   - 其他类型：自身行业背景和工作经验、业务容易理解和把控。

2. 需求理解、模块划分和任务分配

- 需求理解：头脑风暴和竞品分析。
   - 模块划分：画思维导图（XMind），每个模块是一个枝节点，每个具体的功能是一个叶节点（用动词表述），需要确保每个叶节点无法再生出新节点，确定每个叶子节点的重要性、优先级和工作量。
   - 任务分配：由项目负责人根据上面的指标为每个团队成员分配任务。

![](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/requirements_by_xmind.png)

3. 制定项目进度表（每日更新）

| 模块 | 功能     | 人员   | 状态     | 完成 | 工时 | 计划开始 | 实际开始 | 计划结束 | 实际结束 | 备注             |
   | ---- | -------- | ------ | -------- | ---- | ---- | -------- | -------- | -------- | -------- | ---------------- |
   | 评论 | 添加评论 | 王大锤 | 正在进行 | 50%  | 4    | 2018/8/7 |          | 2018/8/7 |          |                  |
   |      | 删除评论 | 王大锤 | 等待     | 0%   | 2    | 2018/8/7 |          | 2018/8/7 |          |                  |
   |      | 查看评论 | 白元芳 | 正在进行 | 20%  | 4    | 2018/8/7 |          | 2018/8/7 |          | 需要进行代码审查 |
   |      | 评论投票 | 白元芳 | 等待     | 0%   | 4    | 2018/8/8 |          | 2018/8/8 |          |                  |

4. OOAD和数据库设计

- UML（统一建模语言）的类图

![uml](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/uml-class-diagram.png)

- 通过模型创建表（正向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令创建二维表。

```Shell
    python manage.py makemigrations app
    python manage.py migrate
    ```

- 使用PowerDesigner绘制物理模型图。

![](https://raw.githubusercontent.com/jackfrued/Python-100-Days/master/res/power-designer-pdm.png)

- 通过数据表创建模型（反向工程），例如在Django项目中可以通过下面的命令生成模型。

```Shell
    python manage.py inspectdb > app/models.py
    ```

#### 第92天：[Docker容器技术详解](./Day91-100/92.Docker容器技术详解.md)

1. Docker简介
2. 安装Docker
3. 使用Docker创建容器（Nginx、MySQL、Redis、Gitlab、Jenkins）
4. 构建Docker镜像（Dockerfile的编写和相关指令）
5. 容器编排（Docker-compose）
6. 集群管理（Kubernetes）

#### 第93天：[MySQL性能优化](./Day91-100/93.MySQL性能优化.md)

1. 基本原则
2. InnoDB引擎
3. 索引的使用和注意事项
4. 数据分区
5. SQL优化
6. 配置优化
7. 架构优化

#### 第94天：[网络API接口设计](./Day91-100/94.网络API接口设计.md)

1. 设计原则
    - 关键问题
    - 其他问题
2. 文档撰写

#### 第95天：[使用Django开发商业项目](./Day91-100/95.使用Django开发商业项	目.md)

##### 项目开发中的公共问题

1. 数据库的配置（多数据库、主从复制、数据库路由）
2. 缓存的配置（分区缓存、键设置、超时设置、主从复制、故障恢复（哨兵））
3. 日志的配置
4. 分析和调试（Django-Debug-ToolBar）
5. 好用的Python模块（日期计算、图像处理、数据加密、三方API）

##### REST API设计

1. RESTful架构
   - [理解RESTful架构](http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html)
   - [RESTful API设计指南](http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/restful_api.html)
   - [RESTful API最佳实践](http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/10/restful-api-best-practices.html)
2. API接口文档的撰写
   - [RAP2](http://rap2.taobao.org/)
   - [YAPI](http://yapi.demo.qunar.com/)
3. [django-REST-framework](https://www.django-rest-framework.org/)的应用

##### 项目中的重点难点剖析

1. 使用缓存缓解数据库压力 - Redis
2. 使用消息队列做解耦合和削峰 - Celery + RabbitMQ

#### 第96天：[软件测试和自动化测试](Day91-100/96.软件测试和自动化测试.md)

##### 单元测试

1. 测试的种类
2. 编写单元测试（`unittest`、`pytest`、`nose2`、`tox`、`ddt`、……）
3. 测试覆盖率（`coverage`）

##### Django项目部署

1. 部署前的准备工作
   - 关键设置（SECRET_KEY / DEBUG / ALLOWED_HOSTS / 缓存 / 数据库）
   - HTTPS / CSRF_COOKIE_SECUR  / SESSION_COOKIE_SECURE  
   - 日志相关配置
2. Linux常用命令回顾
3. Linux常用服务的安装和配置
4. uWSGI/Gunicorn和Nginx的使用
   - Gunicorn和uWSGI的比较
     - 对于不需要大量定制化的简单应用程序，Gunicorn是一个不错的选择，uWSGI的学习曲线比Gunicorn要陡峭得多，Gunicorn的默认参数就已经能够适应大多数应用程序。
     - uWSGI支持异构部署。
     - 由于Nginx本身支持uWSGI，在线上一般都将Nginx和uWSGI捆绑在一起部署，而且uWSGI属于功能齐全且高度定制的WSGI中间件。
     - 在性能上，Gunicorn和uWSGI其实表现相当。
5. 使用虚拟化技术（Docker）部署测试环境和生产环境

##### 性能测试

1. AB的使用
2. SQLslap的使用
3. sysbench的使用

##### 自动化测试

1. 使用Shell和Python进行自动化测试
2. 使用Selenium实现自动化测试
   - Selenium IDE
   - Selenium WebDriver
   - Selenium Remote Control
3. 测试工具Robot Framework介绍

#### 第97天：[电商网站技术要点剖析](./Day91-100/97.电商网站技术要点剖析.md)

1. 商业模式和需求要点
2. 物理模型设计
3. 第三方登录
4. 缓存预热和查询缓存
5. 购物车的实现
6. 支付功能集成
7. 秒杀和超卖问题
8. 静态资源管理
9. 全文检索方案

#### 第98天：[项目部署上线和性能调优](./Day91-100/98.项目部署上线和性能调优.md)

1. MySQL数据库调优
2. Web服务器性能优化
   - Nginx负载均衡配置
   - Keepalived实现高可用
3. 代码性能调优
   - 多线程
   - 异步化
4. 静态资源访问优化
   - 云存储
   - CDN

#### 第99天：[面试中的公共问题](./Day91-100/99.面试中的公共问题.md)

1. 计算机基础
2. Python基础
3. Web框架相关
4. 爬虫相关问题
5. 数据分析
6. 项目相关

### 第100天 - [补充内容](./Day91-100/100.补充内容.md)

- 面试宝典
    - Python 面试宝典
    - SQL 面试宝典（数据分析师）
    - 商业分析面试宝典
    - 机器学习面试宝典

- 机器学习数学基础
- 深度学习
    - 计算机视觉
    - 大语言模型

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